用户行为异常检测模型

被引：9

作者：

郑红艳 ^{[1
]}

吴照林 ^{[2
]}

机构：

[1] 中国人民解放军通信指挥学院六系

[2] 中国人民解放军通信指挥学院战场信息融合实验室

来源：

计算机系统应用 | 2009年 / 18卷 / 08期

关键词：

用户行为; 异常检测; 模式挖掘; 关联规则;

D O I：

暂无

中图分类号：

TP393.08 [];

学科分类号：

0839 ; 1402 ;

摘要：

从系统安全的角度出发,将异常检测技术用于用户行为分析领域,建立了一个异常检测原型模型UBAD(User Behavior Abnormality Detection)。利用关联规则算法FP-growth,对系统中的反映用户行为特征的数据进行深入挖掘,得到每个用户的行为模式,将当前模式与正常历史模式进行对比可以判断用户行为是否异常。

引用

页码：190 / 192

页数：3

共 5 条

[1] KMApriori:一种有效的数据库异常检测方法 [J].